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类别权重与欠采样/过采样
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例如，在不平衡分类(使用scikit learn)中，平衡类(即将class_weight设置为平衡)与使用SMOTE进行过采样的区别是什么？其中一种与另一种的预期效果会是什么？
浏览 15提问于2019-04-13得票数 5
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如何在scikit-learn中生成用于交叉验证的随机折叠？我找到了这个讨论()，但我不明白如何获得折叠。理想情况下，我认为我需要这样一个函数：[list(itertools.repeat(1,20)), list(itertools.repeat(2,80))], 我遗漏了什么？
浏览 3提问于2013-12-21得票数 6
我正在尝试在MATLAB中建立一个二进制分类的决策树。我为每个实例提供了4个功能。正类中约有25,000个实例，负类中约有350,000个实例。有没有一种方法可以将决策树构建成更敏感的模型？(也就是说，除了“准确性”，我是否可以使用fitctree来构建灵敏度为70/80/90%或灵敏度和特异度相似的模型？)
浏览 1提问于2018-02-16得票数 1
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我得到的最好的结果是与SVC在74%-75%的准确性.
我想知道还有什么可以提高我的准确性。我是NLP的初学者，我以前从未做过这样的事情。
浏览 0提问于2020-06-12得票数 0
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不平衡数据集的类权重公式
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我发现在dataset中处理类不平衡的几种方法是对多数类执行欠采样或对少数类执行过采样。但最常用的方法是在损失函数中引入权重。我找到了几个计算权重的公式: wj=n_samples / (n_classes * n_samplesj)或wj=1/n_samplesj
哪一个是最好的？
浏览 0提问于2021-05-02得票数 1
我想一起使用过采样和欠采样技术我有6个类，样本数如下:类0 250000类1 48000类2 40000类3 38000类4 35000类5 7000我想使用smot来使所有类平衡且大小相等类0 40000类1 40000类2 40000类3 40000类4 40000类5 40000我知道如何对所有数据进行过采样或欠采样，但如何将它们与多类分类一起使用
浏览 124提问于2021-08-24得票数 0
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对不平衡的数据加权CNN回归？
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我有一个CNN的回归，采取一个图像和输出浮点0-10。我的模型做得很好，但是我有一个严重的不平衡数据的问题，使我的模型对几乎所有的图像进行6-8的预测，但是实现了一个相当好的均方误差。我知道人们根据数据集的不平衡程度来加权他们的类。那么，有办法用回归模型来做到这一点吗？如果有帮助的话，我的输出就是一个浮点，但是我的所有数据都在0-10范围内间隔0.5，所以在某种程度上有20个不同的类。这是我的数据标签的分布情况。据我所知，还有其他方法，例如：
有什么建议吗？
浏览 0提问于2019-07-30得票数 4
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我有一个不平衡的数据集，我使用smote对少数类进行过采样，而对多数类进行欠采样。现在，我想使用模型的predict_proba检查测试AUC。2.我如何校正它(欠采样和过采样的组合！)
浏览 40提问于2019-11-22得票数 0
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我正在处理不平衡的数据集，我试图建立一个使用MLP分类器的预测模型。不幸的是，该算法将所有观察值从测试集分类到"1“类，因此分类报告中的f1评分和回忆值为0。有人知道怎么处理吗？model.fit(X_train, y_train)fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, model.predi
浏览 0提问于2017-06-18得票数 8
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虽然文献一致认为，我们需要对“少数”类和“多数”类进行过抽样，但对于如何定义/衡量少数群体/多数群体，我还没有找到明确的定义。
浏览 0提问于2022-03-17得票数 1
在Sklearn中，类权重似乎并不是这个分类器的参数。我知道我可以在合适的时候使用sample_weight，但在处理VotingClassifier或GridSearch时就不能使用它了。
浏览 3提问于2016-02-22得票数 10
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我拥有的数据集是由路径名组成的一些文本数据。我正在使用TF-国防军向量器和决策树。数据集中的类严重不平衡。有几个大类的样本数超过500个，而其他一些小类的样本数少于100个。有些甚至更小(不到20)。这是实际收集的数据，因此模型在实际实现中看到次要类的可能性也很小。我现在遇到的问题是，模型大部分时间预测小班为主修班，使我的准确率一直在45%左右。如果我重新整理数据，我认为由于模型学习主修班的能力降低，准确性会更差。
因此，我想问一问，我是否应该考虑重新整理我的数据，或有人对如何提高我的模型的准确性有任何建议？任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
我使用Scikit学习实现了一个。由于我所处理的是班级不平衡(96%至4%)，我希望支持向量机能在训练期间从每班抽取相等数目的样本。我如何通过Scikit学习来实现这一点？
浏览 5提问于2017-10-23得票数 1
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我试图为我的模型添加类权重作为超参数，但是为了计算权重，我需要读取输入数据，这发生在input_fn内部，然后传递给estimator.fit()。或者作为另一种选择-也许有一个input_fn数据集的包装器，它允许对少数/欠采样多数进行过采样以及批处理-在这种情况下，我不需要任何参数来传播。
浏览 1提问于2018-01-22得票数 6
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我目前正在做一个小项目。喜欢A | 100 | 70C | 50 | 40因此，如果有新订单到达，我希望根据到目前为止分配的成功率和总订单
浏览 8提问于2019-08-06得票数 0
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不平衡的数据:过采样还是过采样？
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我有一个二元分类问题，其中一个类别占所有观测值的99.1% (210 000)。作为处理不平衡数据的一种策略，我选择了抽样技术。但我不知道该怎么做:低估我的多数阶级，或过度抽样代表较少的阶层。
浏览 2提问于2017-05-29得票数 1
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使用权重处理不平衡数据
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首先，我想检查多数类上的欠采样。第一类包含600、class2 90、class3 60和class4 96示例数据！为什么使用权重，结果不是更好？
浏览 0提问于2015-11-08得票数 0
为此，我使用SMOTE表示过采样，而OSS用于过采样.但我有一个疑问，因为我正在研究多类，所以我必须把它转换成二进制分类。所以我们可以用OVA/OAA来转换它。那么，如何使用OVA/OAA同时对同一数据集进行过采样和欠采样？
浏览 0提问于2019-01-28得票数 2
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